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首页> Frontiers in pharmacology> Approach to machine learning for extraction of real-world data variables from electronic health records.

Approach to machine learning for extraction of real-world data variables from electronic health records.

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第一作者： Blythe,Adamson
第一单位： Flatiron Health, Inc., New York, NY, United States.;The Comparative Health Outcomes, Policy, and Economics (CHOICE) Institute, Department of Pharmacy, University of Washington, Seattle, WA, United States.
作者： Blythe,Adamson [1] ; Michael,Waskom [2] ; Auriane,Blarre [2] ; Jonathan,Kelly [2] ; Konstantin,Krismer [2] ; Sheila,Nemeth [2] ; James,Gippetti [2] ; John,Ritten [2] ; Katherine,Harrison [2] ; George,Ho [2] ; Robin,Linzmayer [2] ; Tarun,Bansal [2] ; Samuel,Wilkinson [2] ; Guy,Amster [2] ; Evan,Estola [2] ; Corey M,Benedum [2] ; Erin,Fidyk [2] ; Melissa,Estévez [2] ; Will,Shapiro [2] ; Aaron B,Cohen [3]
作者单位： Flatiron Health, Inc., New York, NY, United States.;The Comparative Health Outcomes, Policy, and Economics (CHOICE) Institute, Department of Pharmacy, University of Washington, Seattle, WA, United States. [1] Flatiron Health, Inc., New York, NY, United States. [2] Flatiron Health, Inc., New York, NY, United States.;Department of Medicine, NYU Grossman School of Medicine, New York, NY, United States. [3]
关键词 artificial intelligencecancerelectronic health recordsmachine learningnatural language processingoncologyreal-world data
DOI 10.3389/fphar.2023.1180962
PMID 37781703
发布时间 2023-10-04
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Frontiers in pharmacology

Frontiers in pharmacology

2023年14卷

1180962页

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